基于图的交易异常关联用户检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110636289.6
IPC分类号：G06Q40/04;G06K9/62;G06N3/08
申请日期：
2021-06-08
申请人：
上海交通大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于图的交易异常关联用户检测方法
申请号	CN202110636289.6	申请日期	2021-06-08
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-17	公开/公告号	CN113269647A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q40/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q40/00 金融；保险；税务策略；公司或所得税的处理〔8，2012.01〕 G06Q40/04 交易，例如，股票、商品、金融衍生工具或货币兑换〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;4;0;/;0;4;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	上海交通大学	申请人地址	上海市闵行区东川路800号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	上海交通大学	当前权利人	上海交通大学
发明人	易平;蒋望涵;李仪浩
代理机构	上海交达专利事务所	代理人	王毓理;王锡麟

摘要

一种基于图的交易数据异常关联用户检测方法，首先根据大宗商品交易数据建立网络结构作为算法输入，然后使用改进的图积网络提取节点的特征向量，使用异常标签得到损失函数对改进的图卷积网络进行训练，并采用训练后的改进的图卷积网络以无监督方法提取节点特征向量，最后使用根据金融交易数据建立的网络结构中各节点的连接关系信息改进得到的节点特征向量，同时学习节点聚类，最终得到每个节点所属的簇和优化节点向量表示。本发明使用通过使用真实交易数据集，证明提出的方法可以有效的进行帐户特征的提取和异常关联帐户的检出。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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